【摘要】人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心技术，正在深刻影响着教育的发展方向与实践方式。面对教育数字化进入智能融合阶段以及教育发展中存在的深层次矛盾，探索人工智能赋能下的教育变革路径具有重要的理论与实践意义。本文从时代背景、全球趋势和现实需求三个层面，分析人工智能推动教育变革的宏观逻辑。从教师教学、学生学习、管理决策、教育评价与科学研究五个维度，系统阐释人工智能赋能教育的现实路径，揭示其作用机制。在此基础上，本文提出要着力培育智慧引领的未来教师、打造多元协同的未来课堂、建设数据驱动的未来学校以及创设泛在可及的未来学习中心四大发展路向，为人工智能时代加快教育变革、建成高质量教育体系提供参考。

【关键词】人工智能；教育强国；教育变革；数字教育；智能技术

在新一轮科技革命的驱动下，人工智能正以前所未有的深度与广度推动教育系统性变革，成为实现教育高质量发展、培育未来创新型人才的核心引擎。《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明确提出“促进人工智能助力教育变革”，将人工智能赋能教育定位为重要战略任务，要求以教育数字化开辟发展新赛道、塑造新优势。本文基于技术迭代演进与教育战略调整的时代背景，系统剖析人工智能时代下教育变革的内在逻辑与实践路径，展望未来发展图景，为推进智能技术与教育融合发展提供参考。

一、人工智能时代教育变革的背景

（一）时代背景：新一轮科技革命重塑传统教育生态

教育是知识与能力建构的桥梁，现代教育强调知识与能力的统一，突出核心素养与关键能力的培养。在新一轮科技革命和产业变革的推动下，人工智能等新兴技术不仅改造了教育环境，更深层次地影响了知识构建与能力培养，推动办学模式、培养方式、管理体制和评价机制的系统性重构，全面重塑教育生态。

从知识维度看，人工智能改变了知识的生产范式与传播机制。知识源于人类对周围环境的观察、探索与思考，早期人们需要通过各种实践，不断将零散信息组织为系统性理解，将已有的知识不断修正与扩展，从而形成庞大的知识体系。知识形成机制具有较强的时间延展性和学术积累性，往往伴随着较长的孕育期和较高的学术门槛。在生成式人工智能出现和应用之前，智能技术基本没有涉足过知识形成这一核心，教师、书籍和课堂仍是学生获取知识不可或缺的条件。然而，生成式人工智能通过大规模数据训练和深度学习算法打破了传统的知识形成机制，进而改变了知识传播链条。生成式人工智能正在推动知识形成机制向智能化生成转型，知识内容的构建不再仅依赖专家经验，借助大模型算法在大数据驱动下的动态生成与重构成为可能。这种生成并不局限于已有知识的简单组合，而是通过算法的概率性计算与语义建模，在极短的时间内创造出新的知识内容。也就是说，人工智能使得知识的形成机制从“人本—累积—验证”逐渐向“机本—迭代—快速生成”转型。知识形成机制的转型进而引发了知识传播链条的改变，表现为由“人—人”传播向“机器—人”传播的转移。过去，知识的主要传播方式是由人向人传递。知识的源头一般来自专家、学者、教师等“知识生产者”，他们通过各种方式把知识传递给学习者或公众。生成式人工智能使得机器逐步成为知识的重要提供者和分发者。人们获取的知识可以是由智能机器或智能系统生成的，无需经过教师或学者的解释，而是直接与机器进行交互获得知识。知识传播的源头由“人”向“机器”过渡，形成了“机器—人”的新型知识传播链条。

从能力维度看，在人工智能深度嵌入社会生产生活的背景下，复合型、创新型人才日益成为核心需求。教育的根本目的在于培养符合国家发展需求的高素质人才。此类人才不仅应具备系统化的知识结构，还须具备适应社会与促进个体全面发展的综合能力。随着社会生产方式和技术形态的不断演进，不同历史阶段对人才能力的需求呈现出显著差异。农业时代强调体力劳动与基本生存技能，工业时代则侧重机械操作与规范化的职业技能，信息时代注重信息素养、数字技能、协作沟通、跨界交流、学习创新等综合能力。步入智能时代，人工智能具备强大的信息处理、知识生成和辅助决策等功能，人们必须学会与智能系统分工合作、优势互补，既能够高效利用人工智能提供的算力和知识，又能在价值判断、伦理选择、原创突破等环节保持主体性。因此，人机协同能力成为适应智能社会工作与生活的前提条件，成为智能时代不可或缺的核心能力。人机协同最早可以追溯至美国学者Licklider提出的“人机共生”理论。他提出未来人和计算机将“共生”，人负责制定目标和做创造性决策，计算机负责处理繁琐、重复的运算。随后，美国学者Engelbart提出“增强人类智能”（Augmenting Human Intellect）理论，指出计算机的作用不是替代，而是扩展和增强人类在复杂问题情境中的能力，这被视为人机协同的早期表达。1980年代到2000年代，人机交互、人因工程、自动化控制领域把“协同”问题工程化（任务分配、界面设计、人因安全），其核心多聚焦在“谁做决策”“如何保证人对系统的控制权”等问题上。近年来，生成式人工智能的出现推动人机协同进入新阶段，其特点不再是人依赖机器提供算力或信息，而是人与机器共同生成知识、共建内容、共担决策，形成“智能伙伴协同”的新格局。

在智能时代，“人机关系展现了人的本质实现的新的深度与广度，也展现了人的主体性新的内涵”。智能技术重新定义了人的知识和能力价值，智能时代的教育需要超越传统的知识储备和技能掌握方面的目标，关注学生创新意识、合作能力、审美情趣、数字素养等方面的培养。因此，教育系统亟须进行深层次变革，其核心在于重构内容体系与教学策略，推动教育模式从“知识导向”向“知识为本、能力为重、价值为先”的转型，培养具备人机协同、价值引领和创新创造能力的高素质人才。

（二）全球趋势：人工智能赋能教育发展进入加速融合阶段

在全球教育变革与技术演进的双重推动下，教育数字化发展已进入智能融合阶段，成为国家战略和国际合作的共同关切。

我国积极拥抱智能时代的教育变革。2025年8月，中共中央、国务院发布《国务院关于深入实施“人工智能＋”行动的意见》（以下简称《意见》），其中以两个量化指标为目标：一是到2027年，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%；二是到2030年，新一代智能终端、智能体等应用普及率超90%。《意见》明确提出了“普及率”这一量化指标，标志着国家相关战略已从“倡导”转向“硬目标”，具备可监测、可评估的实施特征，这标志着智能化发展从探索期走向规模化落地阶段。普及率超过70%和90%，意味着智能化将深入到日常工作、生活、学习中，也必将深入到教育领域。因此，《意见》也明确了人工智能赋能教育发展的具体要求，指出“把人工智能融入教育教学全要素、全过程，创新智能学伴、智能教师等人机协同教育教学新模式，推动育人从知识传授为重向能力提升为本转变，加快实现大规模因材施教，提高教育质量，促进教育公平”。此外，《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》对人工智能促进教育发展变革也作出了明确要求，提出“促进人工智能助力教育变革”“深化人工智能助推教师队伍建设”“打造人工智能教育大模型”“建立基于大数据和人工智能支持的教育评价和科学决策制度”等一系列举措。教育部响应智能时代发展要求，启动并实施教育系统人工智能大模型应用示范行动（LEAD行动），开发上线13个高质量的学科大模型（Generative Education Special Transformer，GEST），促进人工智能与教育深度融合。在2025世界数字教育大会上，围绕智能时代教育发展与变革，来自世界多个国家和地区的嘉宾共同探讨智能时代教育变革的机遇与挑战，展望未来教育的广阔前景。

从国际发展趋势来看，人工智能已经成为各国提升教育质量、促进教育公平与应对未来挑战的关键路径。联合国教科文组织在2025年国际教育日活动上聚焦人工智能与教育，呼吁推动人工智能在教育领域的理性应用，发布《教师人工智能能力框架》（AI competency framework for teachers）和《学生人工智能能力框架》（AI competency framework for students），旨在帮助教育工作者更好地使用人工智能，并将人工智能学习目标纳入学校课程，培养学生成为负责任的用户和AI的共同创造者。2025年4月，世界银行组织发布《高等教育中的人工智能革命》报告，指出AI技术正在改变学生的学习方式、教师的教学方法以及教育机构的运营模式，AI工具在提升教育质量、效率和公平性方面具有显著效果。2025年1月，美国教育部教育技术办公室发布《探索人工智能在中等后教育中的应用：为未来发展奠定能力基础》报告（Navigating Artificial Intelligence in Postsecondary Education： Building Capacity for the Road Ahead），旨在帮助各教育机构在教育环境中安全、有效地利用AI技术，并使管理者、教职工以及学习者能够利用人工智能改善教育普及和学业成就；7月，美国教师联合会宣布与Microsoft、OpenAI、Anthropic共同成立国家人工智能教学学院，免费为教师提供人工智能培训和课程，旨在借助人工智能技术革新教学方式，推动该技术深度融入美国各地的课堂。新加坡持续探索人工智能技术在教育领域的创新应用，正通过专项培训帮助教师掌握AI工具，以分析学情数据、实施差异化教学，推动构建适应未来挑战的教育生态。

    人工智能赋能教育已成为全球战略共识，各国利用人工智能助力教学、学习、管理、科研方式转型，不断深化人工智能与教育的融合。将人工智能系统性融入教育体系，不仅为教育质量提升和公平普惠提供技术支撑，也重构了教育在国家发展中的战略地位。

（三）现实需求：教育发展深层次矛盾呼唤系统性创新

当前，全球高素质人才培养和科技制高点争夺的国际竞争日趋激烈。面对加快建成教育强国的宏伟目标，我国仍面临“如何实现教育公平”的深层次矛盾，由教育大国迈向教育强国的任务依然艰巨。

教育公平作为人类教育发展的恒久主题，体现了社会文明进步的基本追求。新中国成立以来，我国始终高度重视教育公平问题，通过实施九年义务教育制度、大规模扩建学校、增加公办学位等多项举措，有效实现了义务教育的普及，推动了义务教育巩固率、入学率以及人均受教育年限等核心指标的持续提升，满足了人民群众“有学上”的基本需求。截至2024年，数据显示，我国义务教育巩固率已达95.9%，高等教育毛入学率超过60%，劳动年龄人口平均受教育年限达到11.21年。在这一背景下，人民群众对教育的需求由“有学上”转向“上好学”。习近平总书记在党的十九大报告中明确提出“努力让每个孩子都能享有公平而有质量的教育”，这一重要论述进一步凸显了教育现代化进程中质量提升与公平保障的双重取向，强调我们所追求的教育公平并非起点公平，而是坚持过程公平和结果公平的辩证统一，即在追求规则上一视同仁的同时，也要考虑学生个体的差异化发展，践行“因材施教”的教育理念。

人工智能技术为推动教育公平带来了更多可能。一方面，以生成式人工智能为代表的智能技术，通过智能化内容生成，可以低成本、大规模地提供高质量教育资源，如自动生成多样化的教材、个性化练习题和学习反馈报告等。因此，优质教育资源得以跨越地域、城乡和校际，实现普惠共享，从而在教育过程中保障学生获得更加均衡的发展机会。另一方面，人工智能借助强大的算力和算法，能够动态识别学生的学习水平、兴趣倾向和能力短板，并提供个性化的学习路径与改进方案。这种差异化的智能支持，不仅有助于提升不同层次学生的学习成效，更能够通过构建精准的评价体系，弱化传统单一的以考试为主的评价，推动教育评价结果的多元化与公平性。人工智能技术的快速发展已突破了当前教育难以实现大规模“因材施教”的局限，面向个人的差异化学习内容和伴随式指导，可持续、定制化的教育支持，不再需要大量优质教师和管理者花费精力即可实现。人工智能技术有望使教育公平真正从规则层面的“一视同仁”走向实质层面的“各尽其才”，为建设教育强国提供坚实支撑。

二、人工智能时代教育变革的现实路径

人工智能赋能教育并非技术层面的简单叠加，而是对教育理念、教学方式、管理体系和评价机制的深层次重构。从系统视角看，人工智能推动教育变革的路径主要体现在赋能教师教学、学生学习、教育管理、教育评价和科学研究，构建起“教、学、管、评、研”一体化的智能教育新生态。然而，任何事物都具有两面性，我们在积极拥抱人工智能变革教育的同时，也应当清醒认识到智能技术的局限性，审慎思考人工智能带来的伦理风险、隐私泄露、角色弱化、过度依赖等问题。只有在确保技术安全可控、价值导向正确、制度体系健全的前提下，人工智能才能真正成为推动教育高质量发展的助力。

（一）人工智能赋能教师教学

教师作为教育系统中关键的实践主体，人工智能技术的融入不仅为教师提供工具与资源支持，更深刻促进教师专业能力结构、教学目标体系与教学组织方式的系统性变革，从而实现教学范式的根本性转型。

一是教师角色的转变。在传统教学体系中，教师承担着“知识讲授者”的中心角色，教学过程依赖经验驱动与人工判断。在人工智能技术的加持下，教师从“知识传授者”走向“学习赋能者”，从“工具使用者”走向“智能协同者”。教学场景的数字化与智能化重构了教师的工作内容与专业边界。在人工智能驱动的教学环境中，教师不再是知识内容的唯一提供者，而是与人工智能共同构建课程资源、设计学习路径、组织个性化教学活动。在技术主导的环境中，教师的主要职责是建立以学生为中心的教学生态，教会学生如何学习，发挥人工智能赋能教育的价值。同时，教师应更注重情感支持与价值培育。虽然人工智能技术可以实现课堂数据采集、学情诊断与资源匹配，但教学设计、价值引导与情感交互仍需由教师主导完成。在人工智能的影响下，教师的教育重心不仅是知识传递，更是情感与价值的培育。教师应回归“立德树人”的根本任务，培养学生的道德判断力、社会责任感和生命意义感，关注学生的心理健康和价值观塑造。

二是教学目标的重塑。人工智能时代要求人才具备复杂问题解决能力、创新思维、可持续学习能力等综合素养，尤其是人机协同能力。因此，教学目标需超越知识本位，强化“知识、能力、价值”三位一体的育人逻辑。传统同质化、流水线式的知识灌输模式已难以适应数字时代要求，教学重心正从单一知识讲授转向复合型能力培养。一方面，人工智能技术推动教师从重复性劳动中解放出来，逐渐向创造性、复杂性和精细化的劳动发展。在人工智能辅助下，教学内容可根据学生个体差异灵活生成，知识传授的时效性和准确性显著提升，使教师能更多聚焦于学生的高阶思维能力、跨学科素养与创新意识的培养。另一方面，人工智能和扩展现实技术结合让数字与现实世界无缝融合，可以实现基于真实世界问题的学习设计，增强课程的情境性与开放性，引导学生在解决问题的过程中实现知识的内化与能力的提升。教学目标由“教会学生知识”转变为“培养学生面向未来的核心素养”，回应人工智能时代对创新型人才的新要求。

三是教学模式的重构。在大班化教学和标准化课程体系中，教学模式主要基于“教师—学生”二元结构构建，教师在教学过程中承担着知识的组织与传递职责，学生则处于相对被动的接受地位。多媒体、计算机等技术的普及，使教学形式更丰富，但其本质仍是以教师为中心，知识以单向线性传递为主，技术仅仅发挥了辅助与延伸作用。随着人工智能技术引入课堂，教学结构正在从“师—生”二元结构向“师—机—生”三元协同关系演进。“机”并不意味着教学场域中多了一个新的技术要素，而是人工智能以具备一定智能特征的“类主体”身份介入教学过程，从根本上改变了三者之间的关系。教师与人工智能在知识呈现、学习反馈和过程管理等方面形成互补，学生借助人工智能获得个性化、交互式的学习体验，师生关系也由单纯的传授与接受转向共同建构与协同发展。在这一过程中，知识传授和能力培养不再是单向线性的，而是通过教师、学生与人工智能的多向交互实现动态生成，提升了教学的针对性、灵活性与反馈性。例如，美国哈佛大学推出CS50 Bot大语言模型，通过人工智能帮助或替代课程助理、教学助理的工作，对学生进行学习辅导和个性化答疑等。密歇根大学联手谷歌公共部门，启动了Gemini虚拟助教试点项目，学生们可以随时随地向AI助教提问，并获得即时反馈，大大提高了学习积极性和主动性。

（二）人工智能赋能学生学习

人工智能的广泛应用正在重塑学生的学习方式与学习体验，其变革不仅体现在学习效率的提升上，更体现在学习空间的延展、学习路径的优化以及学习内容的个性化定制上，使学习实现从“统一化、静态化”的传统模式向“泛在化、精准化、个性化”模式的转型。

一是学习泛在化。以往学生的学习活动高度依赖于课堂情境与教师指导，学习时间与空间高度集中，学习资源的获取也受到限制。人工智能通过智能终端、在线平台、虚拟现实等技术的集成应用，构建起无处不在的数字化学习环境，虚拟现实、数字孪生等技术进一步弱化了学习对环境与硬件的依赖，支持碎片化学习与非正式经验整合，使学生能够在任意时间、任意地点实现自主学习。学习由封闭走向开放，由集中走向分布，形成“人人可学、处处可学、时时可学”的泛在学习生态。例如美国的Khan Academy与OpenAI合作开发的“Khanmigo”AI学习助手，将人工智能、自适应推荐和在线社区整合，形成随时可用的学习系统，为学生提供全天候、个性化的学习支持。

二是学习精准化。人工智能技术赋予了学习过程“实时感知—即时反馈—动态干预”的能力，使学习过程从“粗放驱动”向“精准适配”转型。一方面，人工智能通过对学习行为、测评数据、情绪状态等多源数据的深度采集与分析，能够精准识别学生的知识盲区、认知偏差与学习瓶颈，实现“诊断式学习”支持。另一方面，人工智能技术能够根据学生的实际表现和学习进度，自动推荐学习资源，调整内容难度和训练频度，从而实现精准学习。如今，以数据挖掘和算法分析为核心的智能化学习平台，可通过采集学生课堂行为、作业完成度、测试表现等多维度数据，实时生成动态学情画像，为学习决策提供量化依据。

三是学习个性化。每个学生的学习风格、兴趣偏好、认知特点与发展潜力均不相同，传统教育体系难以有效兼顾个体差异。人工智能使“以学生为中心”的教学理念成为现实，助力构建大规模因材施教的教育生态。通过大模型算法与推荐系统，人工智能可依据学生的个性画像定制学习内容与学习节奏，引导学生按照自身优势和兴趣进行深度学习，增强其学习的主动性与沉浸感。同时，人工智能支持多样化学习方式（如游戏化、任务驱动、情景模拟等），激发学生的学习动机与创造力，使其在高度个性化的学习环境中实现知识建构与能力跃升，从“被动学”走向“自主学”“会学”“乐学”。谷歌“Learn Your Way（以你的方式学习）”工具利用AI技术为学生提供沉浸式文本、章节测验、幻灯片与讲解、音频课程、思维导图等多种教材内容形式，且所有内容都根据学生年级和兴趣进行个性化调整。通过随机对照试验，发现使用“Learn Your Way”的学生即时测验成绩提升9%,3－5天后记忆测试成绩提升11%（实验组78%，对照组67%）。

然而，随着人工智能拟人化程度越来越高，学生在与人工智能交互过程中容易产生“智能幻觉”。人工智能在语言表达、知识回答上表现得非常流畅，容易让人误以为它“无所不知”，从而导致学生容易过度依赖人工智能。因此，学生在利用人工智能开展学习时，最核心的要求并非完全依赖机器输出的内容，而是在与人工智能的交互过程中不断激发和完善自身的思维。人工智能能够提供即时反馈与多元信息，但这些仅是学习的“外部支持”；真正决定学习质量的，是学生能否在吸收和利用这些信息的基础上，形成自主判断与独立见解，保持自身主体性。唯有在保持批判性思维和价值立场的前提下，学生才能避免沦为技术的附庸，实现对知识的深度理解与创造性应用。

（三）人工智能赋能教育管理决策

教育管理是保障教育体系高效运转的关键环节，但长期以来，教育治理体系存在管理流程繁冗、数据分散、响应滞后、决策盲区等问题。人工智能的引入为教育管理的优化升级提供了技术基础与系统动力，教育管理服务向扁平化、精准化、科学化和透明化发展，推动管理范式从经验驱动向数据驱动、从人力主导向智能协同的根本转变。

一是提高管理效率，由人工处理转向智能协同。传统教育管理中，大量事务性工作依赖人工执行，效率低、易出错，重复性劳动占用管理者大量精力。人工智能通过自动化流程、智能识别与信息集成等手段，能够实现教务安排、资源调度、考勤统计、资产管理等环节的智能处理。例如，AI自动排课系统可以根据课程表、教师课时、教室资源等条件，自动生成最优排课方案，减少教务人员大量重复劳动；智能会议系统集成语音识别和自动纪要功能，实现会议记录的自动转写、关键议题的提取，提升校内行政办公效率。

二是优化管理流程，由条块分割转向系统协同。传统教育管理常常存在“信息孤岛”现象，各类数据分散在不同系统、部门与层级之间，难以实现跨域流通与共享。人工智能通过构建教育大数据平台和智能中台，实现教学、教务、人事、科研、后勤等各系统之间的数据互通与流程协同，推动教育管理流程的扁平化、集成化和自动化。例如，学校可以通过整合学籍、课程、成绩、教师、经费等系统，实现数据互通和资源共享，管理流程由“多点操作”变为“一站办理”；部分地区正在探索将教师评估、学生表现、学校运营等模块统一接入AI数据中台，提升全系统协同能力。

三是变革管理结构，由职能驱动转向数据驱动。人工智能推动教育管理职能由“事后控制”转向“前端感知”与“实时响应”，重构了管理结构与职责体系。在智能系统支持下，管理者不再是单一的规则执行者，而成为数据使用者与系统决策者。管理流程由“纵向分层”走向“横向协同”，各部门间通过AI数据接口实现协同响应，推动组织结构的扁平化与管理关系的网状化。智能管理结构强调“数据感知—行为预测—任务推送”的闭环机制，使教育治理更加灵活、主动，且具有前瞻性。例如，利用人工智能数据接口将教务、人事、科研、学生事务等部门横向打通，由原来的“层层上报”转为“实时感知—联动响应”；引入“AI情感感知系统”，实时反馈学生学业、心理与生活状态，辅导员、班主任和管理者按数据预警分工响应，形成“数据推动结构联动”的管理格局。

四是实现科学决策，由经验判断转向智能预测。教育治理长期依赖人治经验与宏观判断，缺乏基于证据的决策支持机制。人工智能技术为科学决策提供了量化依据与模型支撑。通过机器学习与预测分析，教育管理者可以在学生学业预警、教师资源配置、专业结构调整、经费预算分配等关键环节实现前瞻性、可视化与个性化决策，推动治理能力从“靠经验”向“靠数据”转型。例如，美国加州大学伯克利分校的“数据治理项目”，设立专门的数据分析师岗位，通过AI分析平台提供全校运营、课程评价和教师配置的智能建议，决策不再依赖行政经验，而以数据模型为依据。

（四）人工智能赋能教育评价

教育评价是衡量人才培养质量的重要风向标，亦是推动教育改革与教学改进的核心机制。长期以来，我国教育评价正在逐渐走向“重结果也重过程”“重分数也重能力”的变革方向。人工智能的引入，为这一变革方向提供了多维数据基础与智能分析工具，推动评价从静态结果导向走向动态过程导向、从标准统一走向因材施评、从单一主体走向多元协同，重构了新时代教育评价的新逻辑。2025年8月，数字教育委员会(Digital Education Council)发布《教育评估的下一个时代：AI 在评估设计中的全球回顾》（The Next Era of Assessment： A Global Review of AI in Assessment Design），聚焦人工智能对高等教育评估领域的变革影响，通过对101个全球案例的研究，提出了系统化的评估设计框架、方法与实践路径，旨在帮助教育工作者、院校管理者重新思考智能时代的评估体系，平衡学生核心能力培养与人工智能协作技能发展，为应对智能技术带来的挑战与机遇提供切实可行的指导。

一是改进结果评价，优化智能技术支持的考试流程。在考试组织与结果分析环节，人工智能大幅提升了评价效率与精度。通过人工智能支持的智能组卷、自动阅卷、考试管理系统，可实现考试题目个性化组配、考试流程自动化安排、答卷快速批改与结果即时反馈。例如，在高等教育中，部分高校已试点使用自然语言处理技术对开放性题目进行语义评分，极大提高了主观题评分的客观性与一致性。考试流程智能化不仅提升了运行效率，更为后续的过程性与诊断性评价打下技术基础。各国也在大力推进数字化评价改革，例如，美国“美国高中毕业生学术能力水平考试”（Scholastic Assessment Test，SAT）机考采取自适应测试，即每个学生使用独立的测试系统，测试部分（阅读和写作、数学）分为两个模块，第二个模块中给出的问题取决于学生在第一个模块中的表现。美国计划将28门AP（Adanvanced Placement）考试（大学生先修课程考试）全部转为使用Bluebook机考应用程序进行机考。

二是强化过程评价，注重教育评价的动态性和诊断性。人工智能支持下的过程评价，强调对学生学习全过程中行为数据的采集、分析与反馈，突出“动态监测—即时诊断—适时干预”的连续性特征。AI系统能够通过学习平台记录学生学习轨迹、完成进度、互动频次等行为指标，形成对学习过程的可视化分析，支持教师开展差异化与适应性教学。例如，英国Jisc学习分析系统通过整合学习管理系统、出勤记录、作业提交与成绩等多源数据，动态跟踪学生的学习过程，并以可视化仪表盘的形式为教师、学生和支持人员提供实时反馈。系统能够识别学习过程中的风险信号，如参与度下降、作业延迟等，从而为教师及时干预和个性化支持提供依据。

三是优化增值评价，关注学生努力程度和进步表现。人工智能使得“教育增值评价”从理念走向实践。以往增值评价主要依赖于考试成绩或阶段性测评，数据来源相对单一，评价方式多是通过“前测—后测”的静态对比来衡量学生学习的增值效果。这种方式不仅反馈滞后，而且容易受到外部因素的影响，难以全面反映学生的努力和个体进步。借助人工智能技术，教育增值评价可基于历史数据与学习行为模式，评估学生在特定周期内的发展轨迹、努力程度与综合素养提升情况，实现对学生德智体美劳全面发展的引导。同时，人工智能的应用能够弱化背景差异带来的偏差，更加凸显学生努力程度和相对进步表现，为教师提供精准干预的依据。

四是健全综合评价，强化评价主体和手段的多元性。人工智能为教育评价主体和方法的多样化提供了技术支撑。传统评价主要由教师完成，评价角度有限、主观性较强。而在人工智能支持下，可构建“多元评价共同体”，实现教师、同伴、家长、自我与智能系统等多元主体共同参与的评价。同时，人工智能技术推动了评价方法的融合，除标准化测验外，还可结合实践操作、情景模拟、面试答辩等多元形式，构建以数据为基础、以素养为核心、以融合为特征的综合评价体系，评价的科学性、公平性与引导性显著提升。

（五）人工智能赋能科学研究

人工智能的兴起不仅推动了社会生产方式的变革，也为科学研究注入了新的活力。它作为一种新兴的认知工具和方法论，正在深刻影响着科学探索的方向与路径，并逐渐成为推动知识进步的重要动力。人工智能赋能科学研究，主要体现在研究工具的更新、研究内容的创新以及研究范式的变革中。

一是推动新科研工具的迭代升级。首先，人工智能技术加速了科研工具的智能化与自动化。传统的科研工具多依赖人工操作与单一功能，而人工智能赋予了科研工具更强的智能化属性，使科研的多个环节实现自动化。例如，基于大语言模型的文献检索工具，能够在海量文献中快速准确地筛选、总结研究趋势，帮助研究者更高效地把握科学前沿；融合人工智能的实验平台，能够自动完成实验模拟、记录与分析，还能够完成危险实验操作，帮助研究者提升实验研究的准确性。其次，人工智能推动了科研平台的综合性与开放性。在人工智能的赋能下，科研工具不再是孤立的，而是构建成综合性、开放性的平台，支持研究的全过程。例如，基于AI的科学计算平台能够同时进行数据存储、建模、模拟和可视化，为相关研究提供一体化解决方案；开源的机器学习框架不仅为计算机科学家服务，也逐渐被物理学、医学、经济学等不同学科的研究者广泛采用，促进了研究工具的共享与方法的普及。这种综合性平台的出现，可显著降低科研人员使用先进方法的技术门槛，有效推动研究的普及化和加速化。

二是拓展科学研究的内容边界。首先，人工智能与其他学科的结合催生了新的研究领域。传统科学研究往往以学科为界限，而人工智能技术为跨学科融合提供了新的可能。随着人工智能与生命科学的结合，生物信息学、精准医疗等新兴领域不断涌现；在艺术与人文学科中，数字艺术、数字人文的出现，拓展了人类对文化现象与创造性实践的认知边界。在该视角下，人工智能是新兴学科和前沿研究领域形成的重要驱动力。其次，在人工智能的支持下，研究者能够进入各学科更深层次、更复杂的问题领域。传统的研究往往受限于人力处理能力和研究工具，许多复杂的现象难以被系统地观测和分析。而人工智能凭借其强大的数据处理与模式识别能力，使研究者能够进入以往无法触及的高维度和复杂领域，推动科学研究从“已知问题的求解”扩展到“未知规律的发现”。这意味着，AI不仅帮助科研人员更高效地研究既有问题，还能不断催生新的研究议题，推动知识生产进入新的前沿。

三是促进研究范式的转型。纵观科学研究的发展历程，科研范式经历了多次深刻的变迁。从早期依靠个人观察与直觉的经验范式（第一范式），到以严格实验与逻辑推演为特征的理论范式（第二范式），再到依托计算机技术的计算范式（第三范式），以及以大规模数据分析为核心的数据范式（第四范式），科学研究不断在方法论上实现飞跃。如今，随着人工智能的快速发展，科研正迎来以人工智能深度参与知识发现与创新为特征的第五范式——人工智能驱动的科学研究（AI for Science，以下简称AI4S）。AI4S科研范式转换的本质是从“理论—实验—模拟”到“数据—AI—验证”，不仅提升了数据处理与模型构建的效率，更使得科学研究能够在复杂问题领域中形成前所未有的预测、推理与发现能力，科学研究方法进入了智能驱动的新阶段。例如，获得2024年诺贝尔物理学奖和化学奖的研究均与人工智能关联度极高，AlphaFold 2 对蛋白质结构的原子级预测能力被Nature评为“年度方法”，标志着数据驱动与模型黑箱并存的算法认识论正式进入主流科学实践，人类正进入“AI辅助科学大发现”时代。

三、人工智能时代教育变革的未来图景

人工智能不是替代教育，而是重塑教育。2025世界数字教育大会上，教育部发布《中国智慧教育白皮书》，提出“四个未来”的发展目标，即培育未来教师、打造未来课堂、建设未来学校、创设未来学习中心，从宏观上勾勒出智能技术赋能教育变革的未来图景，也明确了下一步的推进方向。在这一图景中，教师更有温度，课堂更有张力，学校更有开放性，学习更具生长性，教育真正实现从“学会”到“会学”、从“培养”到“共育”、从“标准化”到“可能性”的跃迁。

（一）培育智慧引领的未来教师

人工智能时代，教师仍然肩负着塑造灵魂、塑造生命、塑造人的时代重任，但是人工智能技术与教育的融合赋予了教师新角色和新使命。一是其角色更加多元。未来教师兼具学习引导者、智能环境设计者、人机协同者和学生成长导师等多重身份，在自身利用智能技术进行教学的同时，更要引导学生与智能技术共同学习，构建“人机共育”的教学和学习生态。二是能力更加复合。人工智能技术能够深入渗透教育教学的全过程和全环节，诸如自动备课、作业批改、学习行为分析和学生精准评价等都可以轻松借助人工智能来完成。因此，未来教师不仅要具备扎实的学科专业知识与教育教学能力，还要会用人工智能工具、驾驭人工智能技术、慎思人工智能风险，具备人机协同能力、数字素养、跨学科和跨领域综合素养。三是使命更加深远。在人工智能无法触及的价值引领、情感关怀、思维激发等领域，教师仍将发挥不可替代的核心作用。未来教师将是教育技术的使用者，更是教育智慧的创造者、教育价值的守护者。

（二）打造多元协同的未来课堂

探索“师—机—生”三元协同的课堂新模式，是人工智能时代课堂变革的重要方向。未来课堂将呈现出技术融合、多元参与、动态生长的复合特征。首先，“AI导师”将与“人类教师”共同合作，成为教师的合作者和学生的学习伙伴，根据学生学习行为实时提供学习建议、个性化资源和即时反馈，协助教师开展学情诊断、分层教学与动态干预，实现“教师引导—AI协同—学生主体”的教学结构，探索“共创—共进”的师生关系。其次，虚拟现实、增强现实和数字孪生等技术能够打造虚实融合、突破时空界限的沉浸式课堂，让学生在动态、可感、可交互的环境中主动探索与体验学习内容，实现“做中学”“探中悟”，达到认知、情感与行动的深度融合。“师—机—生”三元协同的课堂的本质在于“AI导师”的参与和沉浸式体验的创新，推动课堂从“人教机辅”向“人机共教”、从“知识传递”向“智慧共生”转变。

（三）建设数据驱动的未来学校

未来学校将超越传统的行政型组织形态，转型为以数据为核心治理要素、以智能技术为支撑手段、以学生发展为价值导向的教育综合体。在教育规划与管理层面，学校将依托AI构建智慧治理系统，实现数据采集、分析、决策、反馈的一体化运行。AI可分析区域人口结构变化、产业对人才的能力需求，辅助学校科学配置专业资源与教育供给。在教育服务方面，AI支持的学校管理服务系统将融合教学、教务、德育、心理、就业等模块，为每位学生提供“全生命周期”支持服务，实现管理过程的精细化。在教学质量监测方面，AI将支持纵向过程追踪与横向素养分析，全面评估学生的学业进展、能力提升与综合素养表现，真正落实“以评促学、以评促改、以评促管”的教育评价理念。

（四）创设泛在可及的未来学习中心

未来学习中心是教育创新的重要载体和学习生态重构的关键支点，是建设“人人皆学、处处能学、时时可学”的学习型社会的教育基础设施。人工智能将推动学习中心实现资源共享、能力认证、社会协同三位一体，助力教育公平化、学习终身化与人才社会化的协同发展。一是打造跨界融合的学习空间。未来学习中心将构建集教学、科研、实践于一体的复合型学习场域，通过产教融合、科教融汇和学科交叉，加强学习与职业发展的紧密衔接，实现知识的即时更新与动态应用，形成开放共享、跨界协同的学习生态。二是汇聚全要素优质学习资源。通过整合多元化的数字资源，构建线上、线下，实体、虚拟的混合式资源体系；加强数据互联与平台互通，扩大优质资源供给与覆盖。三是探索能力导向的学习范式。未来学习中心将推动学习从知识积累向能力培养转变，从结果导向向研究探索转变，从外在驱动向兴趣驱动转变。通过项目式学习、研究性学习与情境任务驱动学习，引导学习者自主探索、主动解决问题，培养学习者创新意识和综合实践能力。（原文刊于《华中师范大学学报（人文社会科学版）》2025年第6期）